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5.2.4 图形的事件处理
113
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
5.2.4 图形的事件处理 5.2.4 图形的事件处理 面向对象的概念是和事件驱动编程联系在一起的。所谓事件是指在程序执行过程中发生的事情,例如点击了鼠标左键、按下了键盘上的回车键之类。某个对象可以与特定事件绑定 在一起,这样当特定事件发生时,可以调用特定的函数来处理这个事件。 画布及画布上的图形都是对象,都可以与交互事件绑定,这样用户可以利用键盘、...
7.9 总结
113
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
7.9 总结 7.9 总结 “多态性”意味着“不同的形式”。在面向对象的程序设计中,我们有相同的外观(基类的通用接口)以及使用那个外观的不同形式:动态绑定或组织的、不同版本的方法。 通过这一章的学习,大家已知道假如不利用数据抽象以及继承技术,就不可能理解、甚至去创建多态性的一个例子。多态性是一种不可独立应用的特性(就象一个switch 语句),只可与...
纹理压缩格式的使用
113
2025-05-24
《Eva.js v1.2 游戏引擎教程》
纹理压缩格式的使用 Eva.js 从1.2.0开始支持纹理压缩格式 纹理压缩格式是什么 常见的图片文件格式,比如PNG/JPG/Webp等,是为了存储图像信息的特殊编码方式,只能存在硬盘中或内存中,无法被GPU直接识别。 纹理压缩格式,是一种GPU能直接读取并显示的格式,使得图像无需解压即可进行渲染,节约大量的内存。 常...
2.1.4 总结
113
2025-06-02
《每个程序员都应该了解的内存知识【第一部分】》
如果这章节的内容有些难以应付,不用担心。纵观这章节的重点,有: 为什么不是所有的存储器都是SRAM的原因 存储单元需要单独选择来使用 地址线数目直接负责存储控制器,主板,DRAM模块和DRAM芯片的成本 在读或写操作结果之前需要占用一段时间是可行的 接下来的章节会涉及更多的有关访问DRAM存储器的实际操作的细节。我们不会提到更多有关访问SRAM的具体...
2.1 寻找最小的 k 个数
112
2025-05-31
《编程之法:面试和算法心得》
2.1 寻找最小的 k 个数 题目描述 分析与解法 解法一 解法二 解法三 解法四 举一反三 2.1 寻找最小的 k 个数 题目描述 输入n个整数,输出其中最小的k个。 分析与解法 解法一 要求一个序列中最小的k个数,按照惯有的思维方式,则是先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数。 至于选取什么的排序方法,我想你可...
从Textmate中转换
111
2025-05-02
《Atom飞行手册翻译》
从Textmate中转换 可能在Textmate中有你喜欢或者使用过的主题和语法,并且你想要把它们转换到Atom中。如果是这样的话,你很幸运,因为有很多工具可以用来转换它们。 转换 TextMate Bundle TextMate bundle的转换允许你在Atom中使用TextMate的偏好、代码段和配色。 让我们来为R语言转...
9.5 异常的限制
111
2025-05-18
《Thinking in Java (Java 编程思想)》
9.5 异常的限制 9.5 异常的限制 覆盖一个方法时,只能产生已在方法的基类版本中定义的异常。这是一个重要的限制,因为它意味着与基类协同工作的代码也会自动应用于从基类派生的任何对象(当然,这属于基本的OOP概念),其中包括异常。 下面这个例子演示了强加在异常身上的限制类型(在编译期): //: StormyInning.java // Ove...
2.1 寻找最小的 k 个数
110
2025-05-15
《编程之法:面试和算法心得》
2.1 寻找最小的 k 个数 题目描述 分析与解法 解法一 解法二 解法三 解法四 举一反三 2.1 寻找最小的 k 个数 题目描述 输入n个整数,输出其中最小的k个。 分析与解法 解法一 要求一个序列中最小的k个数,按照惯有的思维方式,则是先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数。 至于选取什么的排序方法,我想你可...
4.2.5 变量的作用域
109
2025-05-08
《程序设计思想与方法》
4.2.5 变量的作用域 4.2.5 变量的作用域 程序中的变量都有自己的作用域(scope,或称辖域),即程序的一部分区域,在其中可以访问该变量。一个变量只有在它的作用域中才有定义,才能被访问。 局部变量 在一个函数中定义的变量称为局部变量(local variable),因为它们的作用域局限于该 函数的函数体,在函数外部是没有定义的。例如: ...
PyTorch: nn包
109
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
PyTorch: nn包 PyTorch: nn包 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 实现中用PyTorch的nn包来搭建神经网络. 如果使用PyT...
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